pip install tensorflow-gpu==1.12.0 1. 2. 安装cuda conda install cudatoolkit=10.0.130 1. 安装cudnn conda install cudnn=7.6.0 1. 测试gpu版tensorflow 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境,并进入python环境。 测试gpu版tensorflow 运行此tensorflow_self_check.py文件可以测试你的CUDA、Cudnn与tensorflow是...
pip install tensorflow-gpu==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1. 2、安装cpu版后,未报错,再安装gpu版时,使用tf.test.is_gpu_available()测试时报错:ERROR: tensorflow 2.0.0 has requirement tensorboard<2.1.0,>=2.0.0, but you'll have tensorboard 2.1.1 which is incompatible. ...
pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.10.0 下图显示安装成功。 验证tensorflow-gpu安装是否成功,输入python 输入import tensorflow as tf,下图可见没有报错,说明现在没问题。 import tensorflow as tf 输入tf.config.list_physical_devices(),如下图我发现显卡有一...
3. TensorFlow-GPU 3.1 安装TensorFlow-GPU 根据上文中的TensorFlow-GPU版对照表,我们可以选择安装TensorFlow-GPU2.2.0和TensorFlow-GPU2.3.0这两个版本。(TensorFlow-GPU2.1.0版cudnn和cuda版本都满足,但是python最高支持3.7,而博主选择的版本号为python3.8) 这里再次提醒自行搭配版本的读者,一定要看清对照表内python...
condainstall tensorflow-gpu //这里也可以指定版本,比如conda install tensorflow-gpu==2.1.0 输入y确认。我们不需要再额外安装cuda和cudnn,因为他已经包含在安装的列表里了。 我这里安装的是2.1.0的版本,静静等待安装完成,如果安装出现问题,比如进度卡住了之类的多半是网络不稳定,可以选择切换到国内镜像。
二、安装 tensorflow-gpu 安装好 anaconda 后,win+q 搜索 ana ,选择打开 Anaconda Navigator 注:点击 Environments ,然后再点 Create ,创建一个新环境(tensorflow) 三、修改 anaconda 源 打开C盘 > 用户 > {用户名},例如:C:\Users\Tiac 创建或修改 .condarc 文件并保存,内容参考https://mirror.tuna.tsinghua...
完整版tensorflow-gpu安装步骤 1.软件准备 anaconda3https://www.anaconda.com/products/individual visual studio2017社区版https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/ cuda11.1https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive cudnn ## 目前没有x64 ,需要登陆才能下载https://developer.nvidia...
1python-c "importtensorflowastf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" 如下图所示，如果最终得到了一个tf.Tensor结果，即可说明我们的tensorflow库终于配置完毕了。 至此，大功告成。当然，到这里或许也不算完全成功——从上图可以看到，当前tensorflow库并没有进行GPU计算。如果...
2. Tensorflow-GPU 2.1 利用Anaconda创建环境 conda create -n tensorflowTest python=3 2.2 激活环境 conda activate tensorflowTest 2.3 安装 conda install tensorflow-gpu 2.4 测试 python >>>import tensorflow as tf 没有报错即安装成功 3. CUDA Tensorflow-Gpu版 必须同时配置 CUDA 才能正常工作 ...
1pip install --user "tensorflow<2.11" 前面我们提到，当时虽然已经配置完毕了新版tensorflow库，但是如果运行代码，还是会出现如下图所示的提示信息，即我们还没有配置好GPU运行的环境。 其中，如果大家的电脑上是没有GPU，或者就不需要用GPU加以计算，那就不用管这个问题，直接开始编写、运行机器学习...